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TSFA-SPR：时序—共享—私有分解
首轮结果（seed 42）
M4_sourceTime 的五折 temporal checkpoints 已冻结；共享/私有因子器只用折内标准化的原始 BERT、eGeMAPS、DeiT 特征及 M4 权重训练，没有使用情感标签。Probe 口径沿用现有五折 GroupKFold、五段顺序池化、LogisticRegression(C=0.05)、Ridge(alpha=25) 与 [-3,3] 限幅。
SPR 主表示（unfused shared + all private）：Accuracy 0.560，Macro-F1 0.389，MAE 0.697，Pearson 0.071。 来源模态 probe：shared accuracy 0.729，SPR private accuracy 0.999；但不含 private 训练损失的 SP-noOrth-noRec 控制也达到 1.000，说明该识别率可能来自模态专属分支/特征分布，不能当成已学会私有语义。shared 三组匹配 AUC 为 audio-vision=0.498, text-audio=0.512, text-vision=0.499，slot shuffle 后几乎不下降。 合并重构 MSE 0.422，shared-only 0.563，private-only 0.442。
诊断结论：不支持已成功实现 shared/private 语义解耦。合并分支能改善源特征重构，但 shared 跨模态同槽检索约为机会水平，且 shuffle 控制没有明显下降；private 来源识别在随机未训练控制中也已饱和。因此不应把本轮写成成功的 shared/private 语义对齐。
私有来源探针
- private-only Macro-F1 最高：private_audio（0.445）。
- private-only MAE 最低：private_vision（0.657）。
- Audio 的单独分类探针 Macro-F1 点估计领先，Vision 的单独回归 probe MAE 点估计最低；video-group paired 区间跨 0，不能据此确定模态贡献差异。
维度控制和基线
- TSFA-old: d=1920 pooled，Macro-F1 0.431，MAE 0.820，Pearson 0.104。
- TSFA+RawPrivate: d=6845 pooled，Macro-F1 0.390，MAE 0.572，Pearson 0.368。
- SPR: d=1920 pooled，Macro-F1 0.389，MAE 0.697，Pearson 0.071。
- SPR-dim-matched: d=1280 pooled，Macro-F1 0.318，MAE 0.701，Pearson 0.059。
- RawPrivate-PCA: d=1280 pooled，Macro-F1 0.297，MAE 0.559，Pearson 0.251。
- SPR 主表示相对 RawPrivate-PCA 的 MAE 差为 +0.138，视频组 bootstrap 95% CI [+0.062, +0.216]。 RawPrivate-PCA 有较低 MAE，维度匹配后没有证据支持 learned shared/private 分解带来强度回归增益。
- 直接比较同为 1280 维 pooled 的 SPR-dim-matched 与 RawPrivate-PCA，MAE 差为 +0.142，95% CI [+0.076, +0.214]。 这是控制输出维数后的成对对照。
RawPrivate-PCA 将每个 slot 的 985 维原始私有特征仅用训练折做 PCA 到 256 维；与 fused-shared + all-private 的 SPR-dim-matched 都是 256 维/slot、1280 维/clip。RawPrivate-PCA 的低 MAE 说明可压缩 raw residual 已足以保留强度信息，但分类和 Pearson 并未同步领先。
文件
emotion_probe_metrics.csv/emotion_probe_predictions.csv：全部五折 OOF probe。paired_contrasts.csv：SPR 主表示对 TSFA-old、TSFA+RawPrivate、math B0/B4 和维度对照的 2,000 次 video_id paired bootstrap；未做多重比较校正。private_source_ablation.csv与private_source_paired_contrasts.csv：模态来源 probe 及来源间配对区间。decomposition_assessment.json：shared/private 诊断判定和逐项依据。representation_diagnostics.csv、shared_correspondence_summary.csv、modality_probe_summary.csv、reconstruction_summary.csv：结构诊断明细。architecture.png及其余七张.png：实验结构、对应、重构、probe 与维度控制图。
解释范围
当前只有一个表示学习 seed，样本为 100 条 clips / 37 个来源视频；bootstrap 区间反映来源视频抽样不确定性，不含 seed 不确定性。same-slot 检索依赖 M4 槽位约定，并非人工事件级对齐真值。分类与回归来自独立轻量 probe。
下一步
暂不升级现有 TSFA 为正式 TSFA-SPR。最值得先做的是： (1) 检查同槽对比目标是否能在独立视频内建立可打乱验证的 shared correspondence；(2) 若共享诊断改善，再运行 seed 3407 和 2026，确认模态来源与情感 probe 差异是否稳定。